墨尔本大学 课程目录

课程定位 INFO20004（Usability Evaluation Methods）是墨尔本大学信息系统方向课程，强调把用户需求、系统设计与数据洞察整合到真实场景中。课程以“问题识别-方案设计-验证迭代-结果表达”为主线，帮助你在产品、分析、咨询和技术协作场景中形成可迁移的方法论。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖用户研究、交互设计、信息架构、可用性评估、数据分析与团队协作交付。你需要在课程任务中完成需求澄清、方案论证、原型实现与评估复盘，并且清楚说明每个设计或技术决策背后的依据。对于 INFO 课程，老师通常更关注“证据链完整性”和“方案可落地性”。 课程结构 课程通常按 12 周推进，前期建立核心框架，中期进入项目实践与多轮反馈，后期完成综合交付与反思总结。常见考核包含课堂参与、阶段作业、项目报告/展示与期末评估。高分表现往往来自稳定节奏与清晰表达，而不是一次性冲刺。 适合人群 适合希望提升信息系统、产品设计、用户体验与数据驱动决策能力的同学。建议每周投入 9-13 小时，采用“预习-实践-复盘-迭代”节奏推进。若你目标是 Distinction/HD，建议从第一周开始建立可复用模板（调研框架、评估清单、汇报结构），持续把反馈转化为下一轮改进动作。

课程定位 INFO30009（Game Design）是墨尔本大学信息系统方向课程，强调把用户需求、系统设计与数据洞察整合到真实场景中。课程以“问题识别-方案设计-验证迭代-结果表达”为主线，帮助你在产品、分析、咨询和技术协作场景中形成可迁移的方法论。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖用户研究、交互设计、信息架构、可用性评估、数据分析与团队协作交付。你需要在课程任务中完成需求澄清、方案论证、原型实现与评估复盘，并且清楚说明每个设计或技术决策背后的依据。对于 INFO 课程，老师通常更关注“证据链完整性”和“方案可落地性”。 课程结构 课程通常按 12 周推进，前期建立核心框架，中期进入项目实践与多轮反馈，后期完成综合交付与反思总结。常见考核包含课堂参与、阶段作业、项目报告/展示与期末评估。高分表现往往来自稳定节奏与清晰表达，而不是一次性冲刺。 适合人群 适合希望提升信息系统、产品设计、用户体验与数据驱动决策能力的同学。建议每周投入 9-13 小时，采用“预习-实践-复盘-迭代”节奏推进。若你目标是 Distinction/HD，建议从第一周开始建立可复用模板（调研框架、评估清单、汇报结构），持续把反馈转化为下一轮改进动作。

课程定位 COMP90025（Parallel and Multicore Computing）是墨尔本大学计算机方向的研究生课程，定位在专业能力深化与行业/研究应用之间。课程通常面向已有编程与基础算法背景的学习者，强调把课堂知识转化为可交付成果。它常作为后续 capstone、研究项目或岗位能力提升的关键衔接课。 技术栈与学习内容 课程内容围绕高级计算机主题展开，常见技术包括 Python、C/C++、机器学习工具链、系统设计方法、实验评估流程与学术检索写作。学习不仅要求掌握核心概念，还需要解释方法选择依据、结果可信度与局限性，训练“问题定义-方案设计-评估优化”的完整链路。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段建立理论框架，中段进入高密度作业与案例实践，后段做综合整合与期末评估。考核通常由 Quiz/实验、2 次作业或项目、展示及期末评估构成。即便没有明确 Hurdle，评分依旧会关注关键能力达标，不能依赖单项突击。 适合人群 适合希望在 AI、软件工程、数据与系统方向进一步深耕的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，采用“预习-实践-复盘”节奏。课程难点在于多任务并行与高标准输出；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。

课程定位 INFO30008（Interactive Technology Project）是墨尔本大学信息系统方向课程，强调把用户需求、系统设计与数据洞察整合到真实场景中。课程以“问题识别-方案设计-验证迭代-结果表达”为主线，帮助你在产品、分析、咨询和技术协作场景中形成可迁移的方法论。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖用户研究、交互设计、信息架构、可用性评估、数据分析与团队协作交付。你需要在课程任务中完成需求澄清、方案论证、原型实现与评估复盘，并且清楚说明每个设计或技术决策背后的依据。对于 INFO 课程，老师通常更关注“证据链完整性”和“方案可落地性”。 课程结构 课程通常按 12 周推进，前期建立核心框架，中期进入项目实践与多轮反馈，后期完成综合交付与反思总结。常见考核包含课堂参与、阶段作业、项目报告/展示与期末评估。高分表现往往来自稳定节奏与清晰表达，而不是一次性冲刺。 适合人群 适合希望提升信息系统、产品设计、用户体验与数据驱动决策能力的同学。建议每周投入 9-13 小时，采用“预习-实践-复盘-迭代”节奏推进。若你目标是 Distinction/HD，建议从第一周开始建立可复用模板（调研框架、评估清单、汇报结构），持续把反馈转化为下一轮改进动作。

本课程介绍了群论，它是现代代数的核心，并且在数学，化学，计算机科学和理论物理学的许多领域都有应用。 它还开发线性代数的理论，以早期学科的材料为基础，并为以后的数学研究提供基础，并为在科学和技术中具有重要应用的主题提供介绍。 课程主题包括：模块化算术和RSA加密； 抽象群，同态，正态子群，商群，群作用，对称群，置换群和矩阵群； 向量空间理论，内积，线性变换，正则矩阵的谱定理，约旦正则形式。

This subject covers the same material as MAST10006 Calculus 2, but to a greater depth and with a greater emphasis on concepts, mathematical rigour, and proofs. Students are introduced to functions of several variables, the notion of a limit, and properties of continuous functions. Moreover, level curves, partial derivatives, the chain rule, directional derivatives, tangent planes and extrema for functions of several variables are discussed. For functions of one variable, the concepts of differentiation and integration are reviewed, and the Fundamental Theorem of Calculus is presented. Integration by parts, and substitution are covered as the main methods of integration. The subject also exposes students to ordinary differential equations. In particular, linear differential equations of both first and second order are discussed, as well as separable first order equations. Several special functions, such as the hyperbolic functions, and their inverses are covered in this context. Applications include the description of population models, and electrical circuits and mechanical oscillators. The subject also introduces the idea of approximating functions by polynomials. In particular, Taylor polynomials for functions of one variable are discussed, and Taylor's theorem is presented. In addition, the subject introduces infinite sequences and series, and the concepts of convergence and divergence. In addition to the intuitive understanding of convergence, students will see the mathematical definition of convergence.